在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

机场一直不断发展和采用数字技术，以提高运营效率，增强乘客经验，从现有基础设施产生辅助收入和提升能力。 Covid-19 Pandemase也挑战机场和航空利益相关者，以适应和管理新的业务挑战，例如促进非接触式旅游经验和确保业务连续性。使用行业4.0技术的数字化为机场提供机会，以解决与Covid-19大流行相关的短期挑战，同时也为未来的危机做准备未来的长期挑战。通过对102条有关文章的系统文献综述，我们讨论了当前在机场，相关挑战以及未来的研究方向上采用行业4.0技术的现状。本综述结果表明，行业4.0技术的实施正在慢慢获得机场环境的牵引力，并在发展未来机场的数字转型旅程中继续保持相关。

The rapid development of technology has brought unmanned aerial vehicles (UAVs) to become widely known in the current era. The market of UAVs is also predicted to continue growing with related technologies in the future. UAVs have been used in various sectors, including livestock, forestry, and agriculture. In agricultural applications, UAVs are highly capable of increasing the productivity of the farm and reducing farmers' workload. This paper discusses the application of UAVs in agriculture, particularly in spraying and crop monitoring. This study examines the urgency of UAV implementation in the agriculture sector. A short history of UAVs is provided in this paper to portray the development of UAVs from time to time. The classification of UAVs is also discussed to differentiate various types of UAVs. The application of UAVs in spraying and crop monitoring is based on the previous studies that have been done by many scientific groups and researchers who are working closely to propose solutions for agriculture-related issues. Furthermore, the limitations of UAV applications are also identified. The challenges in implementing agricultural UAVs in Indonesia are also presented.

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

Multi-robot systems face challenges in reducing human interventions as they are often deployed in dangerous environments. It is therefore necessary to include a methodology to assess robot failure rates to reduce the requirement for costly human intervention. A solution to this problem includes robots with the ability to work together to ensure mission resilience. To prevent this intervention, robots should be able to work together to ensure mission resilience. However, robotic platforms generally lack built-in interconnectivity with other platforms from different vendors. This work aims to tackle this issue by enabling the functionality through a bidirectional digital twin. The twin enables the human operator to transmit and receive information to and from the multi-robot fleet. This digital twin considers mission resilience and autonomous and human-led decision making to enable the resilience of a multi-robot fleet. This creates the cooperation, corroboration, and collaboration of diverse robots to leverage the capability of robots and support recovery of a failed robot.

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

在过去的十年中，数字双胞胎的概念在受欢迎程度上爆发了，但围绕其多个定义，其新颖性作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在，尽管进行了许多评论，调查和新闻稿，但其实际适用性仍然存在。探索了数字双胞胎一词的历史，以及其在产品生命周期管理，资产维护和设备车队管理，运营和计划领域的初始背景。还基于七个基本要素提供了一个最小可行的框架来利用数字双胞胎的定义。还概述了采用DT方法的DT应用程序和行业的简短旅行。预测维护领域突出了数字双胞胎框架的应用，并使用基于机器学习和基于物理的建模的扩展。采用机器学习和基于物理的建模的组合形成混合数字双胞胎框架，可以协同减轻隔离使用时每种方法的缺点。还讨论了实践实施数字双胞胎模型的关键挑战。随着数字双技术的快速增长及其成熟，预计将实现实质性增强工具和解决方案的巨大希望，以实现智能设备的智能维护。

本文对地面农业机器人系统和应用进行了全面综述，并特别关注收获，涵盖研究，商业产品和结果及其能力技术。大多数文献涉及作物检测的发展，通过视觉及其相关挑战的现场导航。健康监测，产量估计，水状态检查，种子种植和清除杂草经常遇到任务。关于机器人收割，苹果，草莓，西红柿和甜辣椒，主要是出版物，研究项目和商业产品中考虑的农作物。据报道的收获农业解决方案，通常由移动平台，单个机器人手臂/操纵器和各种导航/视觉系统组成。本文回顾了报告的特定功能和硬件的发展，通常是运营农业机器人收割机所要求的；它们包括（a）视觉系统，（b）运动计划/导航方法（对于机器人平台和/或ARM），（c）具有3D可视化的人类机器人交流（HRI）策略，（d）系统操作计划＆掌握策略和（e）机器人最终效果/抓手设计。显然，自动化农业，特别是通过机器人系统的自主收获是一个研究领域，它仍然敞开着，在可以做出新的贡献的地方提供了一些挑战。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。

两栖地面汽车将飞行和驾驶模式融合在一起，以实现更灵活的空中行动能力，并且最近受到了越来越多的关注。通过分析现有的两栖车辆，我们强调了在复杂的三维城市运输系统中有效使用两栖车辆的自动驾驶功能。我们审查并总结了现有两栖车辆设计中智能飞行驾驶的关键促成技术，确定主要的技术障碍，并提出潜在的解决方案，以实现未来的研究和创新。本文旨在作为研究和开发智能两栖车辆的指南，以实现未来的城市运输。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。